时频相关匹配法在信号提纯中的应用

非平稳信号与噪声之间存在较强的时频耦合,这使得经典的消噪方法难以实现信噪的有效分离。在分析短时傅里叶变换(STFT)、Wigner〖XC半字线.tif,JZ〗Ville时频分布(WVD)、Chirplet时频变换三大时频变换方法的理论基础上,提出了一种采用时频相关匹配进行非平稳信号噪声抑制的算法。该算法将信号的WVD作为模版与STFT能量谱分布互相关处理,得到无交叉项干扰且具有较高时频分辨率的信号时频二维谱(简称为自谱窗WVD)。采用二维最小二乘拟合方法将被分析信号中的有用成分匹配成Chirplet基函数     

基于自适应最优抛物线核函数的Wigner-21/2维时频表示算法

针对低信噪比条件下非平稳、非线性和非高斯信号的时频特征分析,提出了一种基于自适应最优抛物线核函数的Wigner-212维时频表示算法.采用依赖于特定时频点的二维时频局部模糊函数替代传统Cohen类高阶时频分析中通用的全局时频模糊函数;利用自适应核处理技术获得局部模糊函数的最佳抛物线核函数,以最大限度地抑制交叉项的影响,提高算法的时频分辨率和信号自适应性;通过合成信号和水声信号的仿真实验进行时频分析,并与现有时频算法加以对比.结果表明,在低信噪比条件下,所提出算法对瞬态信号的检测优势明显,能够取得优良的时频特征解析效果.     

采用STFT Wigner变换抑制Wigner Ville分布交叉项

对于多分量非平稳信号分析,维格纳时频分布Wigner-Ville(WVD)存在严重的交叉项干扰.而GWT避免了Wigner-Ville分布的交叉项干扰而且具有良好的时频聚集性.但由于Gabor变换的时频聚集性不佳,当多分量信号进行Gabor变换时如果信号中各分量频率混叠,Gabor Wigner transform(GWT)就不能得到理想的结果.提出一种改进的STFT-Wigner算法,可以有效的抑制交叉项,并保持较高的时频聚集性.通过分析仿真信号和实测振动信号表明该方法能够取得良好的效果.     

变分模态分解与Cohen核结合的时频分布交叉项抑制方法

在非平稳信号时频分析中,使用Cohen核所得时频分布的交叉项抑制与时、频分辨率难以兼顾。针对此,提出一种将变分模态分解(VMD)与Cohen核相结合的时频分析方法。首先对信号进行VMD分解,得到一组具有不同频率成分,相互独立的变分模态函数(IMF)分量;然后对每个IMF分量进行Cohen核时-频变换;再线性叠加重构出原始信号的时频分布。通过仿真分析,结果表明:该方法可以在保持时频分布中较高时、频分辨率的基础上,有效消除交叉项的干扰。     

利用复数经验模态分解抑制高频地波雷达射频干扰的工程应用

为了抑制高频地波雷达(high frequency ground wave radar,HFGWR)射频干扰(radio frequency interference,RFI),提出了复数经验模态分解(CEMD)方法,在抑制射频干扰的同时,最大程度上保留有用信号。通过模拟及实测数据的验证分析,该方法在不损失有用信号的基础上有效抑制了射频干扰,且处理速度快,满足高频地波雷达实时工作要求。     

VMD与Cohen核结合的时频分布交叉项抑制方法

在非平稳信号时频分析中,使用Cohen核所得时频分布的交叉项抑制与时、频分辨率难以兼顾。针对此,提出一种将变分模态分解（VMD）与Cohen核相结合的时频分析方法。首先对信号进行VMD分解,得到一组具有不同频率成分,相互独立的固有模态函数（IMF）分量,然后对每个IMF分量进行Cohen核时-频变换,再线性叠加重构出原始信号的时频分布。通过仿真分析,结果表明：该方法可以在保持时频分布中较高时、频分辨率的基础上,有效消除交叉项的干扰。     

利用CEMD抑制高频地波雷达射频干扰的工程应用

为了抑制高频地波雷达(high frequency ground wave radar, HFGWR)射频干扰(radio frequency interference,RFI),本文提出了复数经验模态分解(CEMD)方法,在抑制射频干扰的同时,最大程度上保留有用信号。通过模拟及实测数据的验证分析：该方法在不损失有用信号的基础上有效抑制了射频干扰,且处理速度快,满足高频地波雷达实时工作要求。     

时频分析和Fisher聚类的转发式干扰抑制算法

针对雷达对抗中转发式欺骗干扰的抑制问题,提出了一种基于时频分析和Fisher聚类的干扰鉴别及抑制算法。通过STFT变换,分析并提取了回波与干扰信号的时频特性差异,在信号检测基础上,采用Fisher聚类法实现了干扰与回波的分离,并通过时频滤波实现干扰抑制。仿真结果表明,能有效对抗频移调制实时转发干扰,当干扰与回波处于不同时辨单元时,可直接滤除干扰信号,且对干信比不敏感;处于相同时辨单元时,可有效抑制干信比小于25 dB的干扰信号。     

基于ARMA模型滤波的微弱信号辨识

双线性时频分布能更全面地表征复杂背景下瞬态机械故障信号特征,但双线性时频变换固有的交叉项干扰严重影响了算法的时频分辨率。探讨了双线性时频分析技术在微弱瞬态信号辨识中的应用,提出采用ARMA模型滤波的方法来抑制双线性Wigner-Ville时频变换的交叉项干扰,并给出算法推导。结合实验数据,对比平滑伪Wigner-Ville算法的信号辨识结果,表明基于ARMA模型预滤波的双线性时频分析能更好的抑制交叉项干扰,具备更高的时频分辨能力和瞬态微弱信号辨识能力。     

一种新的扩频通信非平稳干扰抑制技术

提出用自适应多分辨正交变换(AHLOT)对扩频系统中的非平稳干扰进行跟踪并消除。与时域多分辨重叠变换(HLT)对时域信号的传统二进制非均匀划分不同，AHLOT根据非平稳干扰信号时频结构的时变特性，选择与干扰信号相匹配的最佳基函数，对信号进行自适应二进制非均匀分割，仿真结果表明，基于AHLOT的时频干扰对消器可增强接收机的鲁棒性，有效抑制时变非平稳干扰。     

基于Gabor变换的微动目标微多普勒分析与仿真

由于目标微动特征信号具有非线性和非平稳的特点,为有效提取雷达目标的微动特征,为雷达目标的分类与识别提供依据,在单频信号体制下,以旋转散射点目标为例,基于时频分析的方法提取了旋转目标的微多普勒信息,通过仿真验证,得到了微动目标的微多普勒特征,比较了几种常见时频分析工具的变换结果及性能差异.仿真结果表明,Gabor变换方法在微动目标微多普勒提取方面是可行而稳健的,Gabor变换的巨大潜力将为微动目标特征识别提供新的途径.     

LFM脉冲压缩雷达的移频干扰技术研究

脉冲压缩雷达能够同时提高雷达的作用距离和距离分辨率,在现代雷达中被广泛采用.由于线性调频脉冲压缩雷达的距离-多普勒频移之间存在强耦合现象,使其比常规雷达更易受移频干扰.对单假目标移频干扰、线性函数移频干扰和分段线性函数移频干扰进行了理论分析和Matlab仿真验证,并对各种干扰进行比较和分析.仿真实验证明了理论分析的正确性和有效性,在工程实践上提供了对抗脉冲压缩雷达的理论指导.     

基于时频分析的雷达侦察信号处理技术

现代雷达系统越来越多地采用复杂的非平稳信号波形,给电子侦察系统的信号处理提出了越来越高的要求,不仅需要检测出信号包络,还要对雷达信号分选和识别的关键脉内特征参数进行分析提取．为此,将广泛应用于分析和处理非平稳信号的时频分析技术引入雷达侦察信号处理中,介绍了短时Fourier变换、小波变换和WVD等线性和非线性时频分析方法,并应用这些方法对雷达常用的线性调频信号进行了时频分析和计算机仿真,仿真结果证实了方法的有效性．     

高频地波雷达通信干扰抑制方法研究

工作在高频段的地波超视距雷达，受到高频频段无线电严重干扰，如何避免和减少此类通信干扰一直是研究难题。本文分析了高频通信干扰的产生及特点，通过无目标距离单元干扰样本值估计出干扰的统计特性，并利用特征分解及投影的方法抑制高频通信干扰。对实测数据的处理结果表明，该方法能有效地抑制高频通信干扰。     

基于EMD的高频地波雷达抑制射频干扰研究

提出了一种新的抑制射频干扰(RFI)方法,通过短时傅里叶变换找到干扰的时间位置,应用经验模态分解(EMD)方法,去除满足一定频域条件的射频干扰,达到在抑制射频干扰的同时,最大程度上保留有用信号的目的.实测数据分析表明:该方法在不损失有用信号的基础上有效抑制了射频干扰,且处理速度快,满足高频地波雷达(HFGW)实时工作要求.     

基于压缩感知的时域抗射频干扰方法

射频干扰是高频地波雷达中一种不可避免的干扰,在海态探测应用中,会对海洋回波信息的提取造成极大困难。基于射频干扰在原始时域数据上的短时性特征,提出了基于压缩感知的时域抗射频干扰方法。该方法利用少量的无干扰采样数据即可对干扰数据段的海洋回波进行估计,以完成射频干扰抑制。经过仿真和实测数据的检验,射频干扰被完全抑制且海洋回波保持完好,表明该方法对射频干扰有良好的抑制效果。     

一种基于改进Hilbert-Huang变换的非平稳信号时频分析法及其应用

对于非平稳信号时频分析,提出了一种基于改进Hilbert-Huang变换(HHT)的分析方法.根据HHT的已有原理,改进了经验模式分解(EMD)过程中的筛选停止准则,提高了分解精度;给出了Hilbert谱分析的完整过程;以线性调频连续波(FMCW)信号模型作为研究对象,结合改进的EMD分解和完整的Hilbert谱分析,通过分析时频分布特征实现高噪声背景下雷达目标信号的检测以及干扰信号的提取.仿真结果表明了改进后的HHT方法对于低信噪比非平稳信号分析的有效性.     

基于HHT的柴油机气阀漏气特征参数提取方法

以WP10.240型柴油机为研究对象,通过测量其不同气阀漏气状态的缸盖声发射信号,选取声发射信号有效分析段,并利用HHT时频分析方法进行非平稳信号的时频能量图和时频熵分析,提取气阀漏气时频特征参数.研究表明:气阀漏气越严重,HHT时频能量分布越均匀;时频熵对气阀漏气较敏感,随着气阀漏气程度的增加,其时频熵呈增大趋势.     

利用回波时频相关差异的雷达欺骗干扰识别方法

针对线性调频(LFM)相参雷达抗自卫式欺骗干扰问题,提出2种利用回波时频相关差异的雷达欺骗干扰识别方法——经典时频相关移频干扰识别方法和尺度时频相关移频干扰识别方法。经典时频相关法首先对回波进行脉压相参积累,同时对回波进行去斜相参积累,最后根据目标峰值差异识别真假目标;尺度时频相关法首先同样对回波进行脉压相参积累,同时计算回波二维简明分数阶傅里叶变换(2D-CFRFT),以解决经典时频相关法中回波加窗问题,最后同样根据目标峰值差异识别真假目标。试验结果表明:当干信比大于0dB、干扰移频量大于雷达带宽15%时,经典时频相关法和尺度时频相关法干扰识别准确率均接近100%;相比中心频率测量法和调频斜率捷变法,经典时频相关法真实目标识别准确率接近100%的临界信噪比分别降低了8dB和4dB,尺度时频相关法分别降低了4dB和2dB。     

EEMD和Cohen类联合抑制交叉项的时频特征提取方法

Wigner-Ville分布是一种双线性时频分布,对多分量信号分析存在交叉项干扰.本文提出了一种基于EEMD和Cohen类时频融合算法,该算法采用EEMD算法将信号从频域上分离为若干个固有模态函数之和,再对伪分量之外的各分量进行Cohen类时频变换并叠加,得到信号的时频分布,消除了信号内部各模态函数之间时频分布的交叉项.通过对EEMD和Cohen类时频融合算法进行仿真,与小波分解和Cohen类联合时频算法、EMD和Cohen类联合时频算法的仿真进行比较,结果表明,该算法抑制交叉项效果最好,重构误差最小,同时抑制了噪声对时频特征的干扰.